可调谐二极管激光吸收光谱(TDLAS)技术具有非接触、实时测量等优势，在温室气体检测中具有巨大应用潜力，但气体吸收光谱相互干扰的技术瓶颈严重制约了该技术在多组分气体同时测量中的发展与应用。

基于神经网络的混叠光谱解耦算法为这一难题提供了一种低成本、低复杂度的解决方案。最近，中国科学院合肥物质科学研究院高小明教授领导的研究小组开发了一种智能神经网络算法，有效地解决了长期存在的气体吸收光谱交叉干扰问题。

高教授表示：“这种神经网络算法使得同时检测多种气体变得更加容易和可靠。”该研究成果发表在ACS Sensors上。

在他们的研究中，研究人员在受控的实验室条件下确定了最佳调制深度，并生成了大量混叠光谱数据集来训练神经网络。广泛的训练提高了模型在不同条件下推广的能力。他们还收集了实验数据来微调模型并验证其有效性。

高说：“这种新方法的优点在于它的简单性。它不需要额外的硬件。”

通过使用基于神经网络的解耦算法，该团队能够解决现有系统内的光谱干扰，从而降低设计的复杂性和成本。该算法不仅能够以高精度和稳定性解耦多组分气体信号，而且由于迁移学习，能够很好地适应复杂环境。它甚至允许使用单个激光同时检测多种气体，从而使该过程更加高效。

这项研究强调了神经网络在分离混叠光谱方面的巨大潜力，为在具有挑战性的环境中实施 TDLAS 气体检测系统提供了宝贵的见解。

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